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主题:人工智能论文写作 时间:2024-02-05

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过去,我们总以为人工智能是在复制人的思维方式.但实际上,完全不是这样.

机器和人类的最大区别是什么?是机器不会疲倦.

它其实就是传说中的那个——中国最牛的虚拟人物——别人家的孩子,一个勤奋的、听话的、完美的小孩.你在打游戏的时候,他在学习,你在休息的时候,他还在学习.

2016年3月,AlphaGo在和李世石下围棋的时候,五局只输了一局.它输了的那天,李世石在接受采访和吃饭睡觉,而AlphaGo在干什么?它又独自下了100万盘棋.

这又一次完美地诠释了这个时代最悲情、最无奈的那句话:比你聪明的人,还比你勤奋.

这是机器思维和人类思维的一个重大区别.

人因为能力有限,思维方式尽量简化.我们从上学第一天起,接受的所有教育都是尽量用一个字词、一段篇章、一个公式来描述这个世界.所以,就有那个重要的“奥卡姆剃刀原理”——如无必要,勿增实体.这样可以更方便地理解和传递知识.

但是机器不需要这个“奥卡姆剃刀原理”.它的能力足够强,它不需要把世界简化之后再去理解.人工智能其实是让世界恢复了原本的复杂性.

第四范式的老板戴文渊跟我讲:人的思维习惯是怎么简单怎么来,机器的思维习惯是怎么复杂怎么来.

在机器的思维里,没有什么牛顿三大定律和爱因斯坦相对论的区别.那都是对世界简化理解的产物.人工智能会把这个世界按照不同的速度,分成几千种,然后总结出3000万个定律.

在机器的思维里,也没有什么“朝阳区群众”的概念,那就是上千万的具体的人,然后可以根据无数的维度、特征把他们区分开来.我们通常只会说男女,但是机器会根据性偏好总结出56种以上的性别.我们通常会说“70后”“80后”“90后”,但是机器一使劲儿,完全可以做到把年龄的划分精确到每一秒.

一家店怎么可能是人工智能运行的结果?运用机器思维的亚马逊公司拥有3亿用户,那就运行3亿个店给你,每个人看到的亚马逊是不一样的.

老天爷,我们在和一个什么样的物种打交道?我们原来文明的所有的基础对它来说都不存在,它用最复杂的方式——它一出手我们就没法儿理解的方式,在构建它自己的逻辑.

人工智能为什么在2016年爆发?就是因为驾驭这个复杂的因素出现了.业界公认2016年人工智能爆发的三大原因是:算法的进步、硬件的进步和大数据的进步.

算法,说了你也不懂,当然,我也不懂.看懂这些词儿算你有本事:计算、连接、评估、纠错、疯狂培训、非线性、分布式、自适应、自组织.

硬件其实指的就是GPU.啥是GPU,你也别为难我这个文科生了.总之一句话,它就是人工智能运行的硬件基础.文科生还是看得懂数字的,GPU硬件的领军公司英伟达,去年一年的股价,从30美元涨到100美元,一年涨了三倍多.顺便告诉大家,这家公司的老板黄仁勋,是华人.

第三个词,大数据.这是重点.

来看一个例子.怎样让电脑认出一只猫?

第一代人工智能的方法是,给出无数条件,然后试图得出结论.也就是告诉电脑一大堆“如果,那么”.如果它有花紋、有爪、有胡子,等等,它就是一只猫.

可是深度学习不这么干.他输入100万张甚至更多猫的图片,告诉机器:这里面有猫,你去认吧;你自己去定规则,自己去找规律.数据每大一个数量级,就越逼近于正确.

用深度学习下围棋,其实它并不知道什么叫布局定式、什么叫飞、什么叫断,在机器的眼里只有图,只有一张图往下一张图演化时胜负的概率.数据量越大,它的水平就越高.

就像有人问美国联邦最高法院的大法官波特·斯图尔特:“你们法官断案子,总说什么是作品.那请问,什么是呢?”斯图尔特说:“我说不出什么是,但是我看了之后,就能知道.”这就是典型的人工智能逻辑.它不关心人类对一件事情的定义,但是它可以输出你要的结果.

这里面最重要的是什么?是数据.

医疗用的人工智能,需要大量的医疗数据.越多的数据灌进去,诊断就越准确.

自动驾驶汽车的人工智能,需要的就是大量的路况数据.数据越多,驾驶技术就越好.

读懂人的表情,没有问题,24小时跟踪一张张脸的变化,标定每一個细小变化的表情意义.

强悍的硬件带来的计算能力,强悍的算法在飞速更替,再加上强悍的数据,造就了这一波人工智能的浪潮.

看见了吗?人工智能和人完全不是一回事,它用完全不同的思路,但是达到了同样的结果.所以人工智能不是在模仿人,而是抄了一条它自己熟悉的近道,然后赶上了人而已.

(马骋摘自中信出版社《时间的朋友》)

结论:适合不知如何写人工智能方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于人工智能论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。

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